Câu chuyện AI nóng lên, DeFi có thể hưởng lợi như thế nào?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Câu chuyện AI nóng lên, DeFi có thể hưởng lợi như thế nào?
Bài viết này sẽ thảo luận về các ví dụ cụ thể về ứng dụng AI trong các giao thức DeFi hiện tại, những thách thức đang đối mặt, cũng như định hướng phát triển tương lai của AI trong DeFi.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: DeSpread Research
Biên dịch: TechFlow
Miễn trừ trách nhiệm: Nội dung trong báo cáo này chỉ phản ánh quan điểm cá nhân của tác giả, mang tính chất tham khảo. Bài viết không nhằm mục đích khuyến nghị mua hoặc bán token hay sử dụng bất kỳ giao thức nào. Mọi nội dung trong báo cáo đều không cấu thành và cũng không nên được coi là lời khuyên đầu tư.
1. Giới thiệu
Cùng với sự phát triển của ngành công nghệ thông tin, khả năng xử lý dữ liệu ngày càng mạnh mẽ và việc ứng dụng rộng rãi dữ liệu lớn, hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) cũng được nâng cao đáng kể. Trong những năm gần đây, năng lực của AI đã đạt đến hoặc thậm chí vượt qua trình độ con người ở nhiều lĩnh vực, và nhanh chóng được ứng dụng trong các ngành như y tế, tài chính và giáo dục.
Một ví dụ điển hình về thương mại hóa AI là ChatGPT – một mô hình AI sinh học do OpenAI ra mắt vào tháng 11 năm 2022, có khả năng hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên của con người. Chỉ sau 5 ngày ra mắt, ChatGPT đã thu hút 1 triệu người dùng, và đạt 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng trong vòng 2 tháng, trở thành ứng dụng tiêu dùng tăng trưởng nhanh nhất trong lịch sử.
NVIDIA – nhà thiết kế và sản xuất GPU chủ yếu cho các nền tảng AI – cũng hưởng lợi lớn từ xu hướng này. Trong quý I năm 2024, lợi nhuận ròng của NVIDIA tăng 628% so với cùng kỳ năm trước, đạt 14,8 tỷ USD; giá cổ phiếu tăng khoảng ba lần so với năm ngoái, vốn hóa thị trường đạt 3,2 nghìn tỷ USD, thể hiện hiệu quả kinh doanh rất ấn tượng.
Sự trỗi dậy của ngành AI cũng ảnh hưởng rõ rệt đến thị trường tiền mã hóa. Vào tháng 6 năm 2022, khi các dự án NFT nghệ thuật đang bùng nổ, DALL-E 2 – mô hình AI do OpenAI phát triển – được ra mắt, có khả năng tạo hình ảnh chất lượng cao theo mô tả văn bản. Sự kiện này khiến lượng đề cập từ khóa "AI" trên các kênh Telegram mã hóa chính tại Hàn Quốc tăng gấp 8 lần. Ngoài ra, từ nửa cuối năm 2022, ngày càng nhiều sáng kiến kết hợp trực tiếp AI và blockchain xuất hiện, làm lượng đề cập AI tăng thêm gấp 2 lần.
Sự quan tâm sâu sắc của cộng đồng mã hóa đối với AI còn được phản ánh qua xu hướng đầu tư vào các dự án mã hóa liên quan đến AI. Theo số liệu từ trang web thống kê tài sản ảo Coingecko, tính đến ngày 20 tháng 8 năm 2024, kể từ khi xuất hiện các dự án kết hợp AI và blockchain từ nửa cuối năm 2022, tổng vốn hóa thị trường của 277 dự án blockchain thuộc lĩnh vực AI đã tăng mạnh lên 21 tỷ USD, cao hơn khoảng 25% so với danh mục Layer2.
Tuy nhiên, phần lớn các dự án blockchain trong lĩnh vực AI hiện đang thu hút sự chú ý chủ yếu tận dụng công nghệ blockchain để giải quyết những hạn chế nổi bật trong quá trình phát triển ngành AI. Các trường hợp ứng dụng chính bao gồm:
-
Mạng GPU phi tập trung: Các dự án này sử dụng công nghệ blockchain để xây dựng mạng lưới GPU phân tán, nơi bất kỳ ai cũng có thể đóng góp sức mạnh xử lý GPU và nhận thưởng bằng token, từ đó giảm rào cản gia nhập do chi phí GPU cao để huấn luyện mô hình AI (ví dụ: IO.NET, Akash Network).
-
Đào tạo AI và phát triển mô hình phi tập trung: Những dự án này cho phép nhiều bên tham gia cùng nhau đào tạo AI và phát triển mô hình, đồng thời nhận thưởng token thông qua công nghệ blockchain, nhằm giải quyết vấn đề thiên vị AI do môi trường phát triển tập trung gây ra (ví dụ: Bittensor).
-
Thị trường AI trên chuỗi: Các dự án thị trường AI phi tập trung này sử dụng công nghệ blockchain để đánh giá minh bạch và giao dịch hiệu suất, độ tin cậy của mô hình hoặc tác nhân AI, nhằm đáp ứng nhu cầu về mô hình hoặc tác nhân AI trong các ngành và chức năng cụ thể (ví dụ: SingularityNET, Autonolas).
Bên cạnh những ví dụ trên, nhiều sáng kiến mới đang xuất hiện, tận dụng cơ sở hạ tầng blockchain như thị trường dữ liệu phi tập trung và giao thức IP để giải quyết các thách thức hiện tại mà ngành AI đang đối mặt. Những nỗ lực này đang tạo ra hiệu ứng cộng hưởng bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng ổn định hơn cho ngành AI, đồng thời mở rộng phạm vi ứng dụng công nghệ blockchain.
Đồng thời, việc tích hợp AI vào hệ sinh thái blockchain cũng ẩn chứa tiềm năng phát triển vô hạn. Đặc biệt trong các dịch vụ DeFi dựa trên nguyên tắc không cần cho phép (permissionless), việc giới thiệu AI có thể giảm sự phụ thuộc vào bên thứ ba đáng tin cậy, từ đó thực hiện nhiều chức năng mà các hợp đồng thông minh hiện tại khó đạt được.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về các ví dụ cụ thể về ứng dụng AI trong các giao thức DeFi hiện tại, những thách thức phải đối mặt, cũng như định hướng phát triển tương lai của AI trong DeFi.
2. DeFi thông minh
AI có khả năng phân tích dữ liệu thời gian thực vượt trội, có thể rút ra kết luận từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Tính năng này đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ người dùng thực hiện các thao tác tài chính và quản lý rủi ro, giúp hiện thực hóa dữ liệu lợi nhuận và rủi ro do các giao thức DeFi cung cấp. Trong bối cảnh này, AI chủ yếu được áp dụng ở giao diện người dùng (UI) của Dapp, cho phép các giao thức DeFi hiện tại tận dụng AI mà không cần thay đổi lớn về cấu trúc.
Yearn Finance là một ví dụ điển hình – một nền tảng tích hợp lợi nhuận. Để cung cấp môi trường đầu tư an toàn hơn cho người dùng, Yearn Finance đang hợp tác với nền tảng xây dựng tác nhân AI GIZA để xây dựng hệ thống đánh giá rủi ro chiến lược thời gian thực cho kho bảo hiểm v3 của mình.
Tuy nhiên, điều tôi quan tâm hơn cả là tiềm năng trong việc kết hợp hệ sinh thái DeFi với AI – tận dụng khả năng suy nghĩ và hành động độc lập của AI để trao quyền tự trị cho các giao thức DeFi.
Các giao thức DeFi hiện tại thường phản hồi thụ động các giao dịch của người dùng, nghĩa là hợp đồng thông minh của giao thức sẽ chạy theo cách đã được xác định trước dựa trên tương tác của người dùng. Tuy nhiên, bằng cách tích hợp AI vào giao thức DeFi, giao thức có thể tự phân tích tình hình thị trường, đưa ra quyết định tối ưu và tự khởi tạo giao dịch. Điều này mở ra khả năng cho các giao thức DeFi cung cấp các dịch vụ tài chính mới mà trước đây khó thực hiện.
Hãy cùng xem xét cụ thể một số giao thức DeFi thông minh đang ứng dụng AI trong cơ chế vận hành chính của mình.
2.1. Fyde Treasury: Quỹ token AI
Fyde Treasury là một giao thức cung cấp dịch vụ quỹ dạng giỏ (basket fund) gọi là Liquid Vault, trong đó nhiều token được vận hành cùng nhau và được AI quản lý danh mục đầu tư. Người dùng có thể nhận và sử dụng token thanh khoản $TRSY tương ứng với tài sản họ gửi vào Liquid Vault.
2.1.1. Cách lựa chọn tài sản và vận hành quỹ
Nhiệm vụ cốt lõi của Liquid Vault là tăng tỷ lệ token biến động thấp trong xu hướng thị trường đi xuống, nhằm cung cấp tỷ lệ tổn thất nhỏ hơn cho người dùng, từ đó tạo ra danh mục đầu tư vượt trội hơn so với các loại tài sản khác trong dài hạn.
Fyde Treasury lựa chọn các tài sản đưa vào danh mục Liquid Vault theo ba bước sau:
-
Đánh giá mức độ thanh khoản giao dịch có đủ hay không
-
Kiểm tra tiểu sử người sáng lập giao thức và tình trạng kiểm toán mã nguồn giao thức để xác định có vấn đề gì không
-
Phân tích dữ liệu trên chuỗi bằng AI để đánh giá khả năng giao dịch rửa tiền (wash trading), mức độ tập trung token và xu hướng tăng trưởng tự nhiên
Các token đáp ứng các tiêu chí trên sẽ được đưa vào danh mục đầu tư Liquid Vault. Ngoài ra, Fyde Treasury cũng sử dụng AI trong quá trình quản lý tài sản của Liquid Vault, cụ thể gồm:
-
Phân tích và dự đoán thị trường: Phân tích dữ liệu giao dịch trên chuỗi, xu hướng thị trường và tin tức để dự đoán diễn biến thị trường tương lai
-
Tính toán trọng số và tái cân bằng: Tính toán trọng số token tối ưu và tiến hành tái cân bằng dựa trên xu hướng thị trường dự đoán, hiệu suất gần đây và mức độ biến động của các token trong danh mục
-
Quản lý và phản ứng rủi ro: Nhận diện nhanh chóng và kịp thời các trường hợp tấn công quản trị, cạn kiệt nhóm thanh khoản hoặc giao dịch bất thường từ ví cụ thể đối với từng token trong danh mục, từ đó điều chỉnh danh mục hoặc cô lập token liên quan
-
Chiến lược quản lý tài sản nâng cao: Đánh giá liên tục hiệu suất danh mục, phân tích hiệu quả chiến lược, trích xuất dữ liệu để sửa đổi và phát triển chiến lược mới. Sau đó, so sánh thử nghiệm giữa chiến lược hiện tại và chiến lược mới, đo lường hiệu suất và áp dụng vào chiến lược vận hành thực tế
Tính đến ngày 23 tháng 8 (ngày viết bài), danh mục Liquid Vault gồm 29 token, tất cả đều là token ngành đa dạng trên mạng Ethereum.
Bảng điều khiển Liquid Vault, Nguồn: Fyde
Bên cạnh đó, Fyde Treasury cung cấp một tính năng cho phép người dùng gửi token quản trị của giao thức cụ thể vào Liquid Vault vẫn giữ được quyền biểu quyết quản trị thông qua token thanh khoản. Token quản trị mà người dùng gửi vào Liquid Vault sẽ được gửi về ví dưới dạng $gTRSY-token, và các token này có thể được sử dụng để thực hiện biểu quyết quản trị cho giao thức tương ứng trong tab quản trị của Fyde Treasury.
Tuy nhiên, quyền biểu quyết sẽ chịu ảnh hưởng bởi trọng số token trong danh mục, vì vậy mỗi lần điều chỉnh danh mục, quyền biểu quyết có thể thay đổi.
2.1.2. Hoạt động khai thác thanh khoản
Fyde Treasury thưởng điểm Fyde cho các nhà cung cấp thanh khoản cải thiện tính thanh khoản của $TRSY (token thanh khoản Liquid Vault), và cam kết phân phối token quản trị $FYDE trong tương lai dựa trên số điểm này.
Khác với các dự án khác thường yêu cầu người dùng gửi cặp giao dịch trực tiếp vào sàn giao dịch phi tập trung để nhận token hoặc điểm thưởng, Fyde Treasury chấp nhận người dùng gửi $FYDE vào hợp đồng khai thác thanh khoản nội bộ của giao thức, và trực tiếp cung cấp thanh khoản trên Uniswap v3 – một sàn giao dịch phi tập trung cho phép người dùng thiết lập phạm vi cung cấp thanh khoản.
Khi cung cấp thanh khoản trên Uniswap v3, hệ thống sử dụng môi trường mô phỏng do AI điều khiển để tính toán và thực hiện lộ trình tối ưu chuyển đổi một phần $FYDE gửi vào hợp đồng khai thác thanh khoản thành $ETH. Ngoài ra, AI còn quản lý và tối ưu hóa phạm vi gửi thanh khoản trên Uniswap v3 theo điều kiện thị trường thời gian thực, giúp hiệu quả vốn cao hơn khoảng 4 lần so với việc cung cấp thanh khoản với cùng lượng vốn trên các sàn giao dịch phi tập trung thông thường.
Bảng điều khiển Mô phỏng AI, Nguồn: Tài liệu Fyde
Thông qua cách này, Fyde Treasury đang xây dựng một quỹ giỏ – quỹ này sử dụng AI để quản lý thời gian thực tài sản người dùng gửi vào giao thức, giảm thiểu sự can thiệp của con người và phòng ngừa các rủi ro khác nhau trên thị trường.
2.1.3. Hiệu suất giao thức
Kể từ khi ra mắt vào tháng 1 năm 2024, TVL của Fyde Treasury tăng trưởng ổn định, đạt và duy trì ở mức khoảng 2 triệu USD. Tuy nhiên, do thị trường suy yếu liên tục kể từ cuối tháng 5, tỷ suất lợi nhuận của token $TRSY trong ba tháng qua là -35%.
Tuy nhiên, so sánh lợi nhuận của $TRSY với các token chính khác trong hệ sinh thái Ethereum, giá $TRSY dao động tương đối ổn định và giảm ít hơn.
Mặc dù Fyde Treasury ra mắt chưa đầy một năm, mô hình AI của nó đã không ngừng học hỏi và phát triển thông qua dữ liệu thị trường. Khi AI tích lũy và tối ưu hóa thêm, hiệu suất trong tương lai có thể tốt hơn, vì vậy cần theo dõi định hướng và hiệu suất tương lai của Fyde Treasury.
2.2. Mozaic Finance: Bộ tối ưu lợi nhuận AI
Mozaic Finance là một giao thức tối ưu lợi nhuận sử dụng AI để tối ưu hóa chiến lược canh tác lợi nhuận (yield farming) thông qua các giao thức DeFi cụ thể. Nó cung cấp cho người dùng nhiều chiến lược quản lý tài sản trong hệ sinh thái DeFi dưới dạng các kho quỹ, và sử dụng hai loại AI sau để tối ưu hóa chiến lược:
-
Conon: Phân tích dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, dự đoán tình trạng thị trường và biến động APY của chiến lược canh tác lợi nhuận
-
Archimedes: Tính toán chiến lược đầu tư tối ưu dựa trên dữ liệu dự đoán từ Conon, và thực hiện phân bổ vốn
Trong Mozaic Finance, tác nhân AI Conon đảm nhận vai trò "nhà phân tích", trong khi Archimedes đảm nhận vai trò "chiến lược gia", cùng nhau quản lý tài sản người dùng gửi vào.
2.2.1. Các loại kho quỹ
-
Hercules: Đây là kho quỹ sử dụng stablecoin để canh tác lợi nhuận, người gửi tiền nhận được token thanh khoản MOZ-HER-LP.
-
Tài sản người dùng gửi vào kho quỹ được dùng để cung cấp thanh khoản, tạo lợi nhuận thông qua giao thức cầu nối Stargate. AI sẽ cầu nối và tái cân bằng tài sản kho quỹ theo thời gian thực sang các nhóm thanh khoản có lợi nhuận cao hơn. Một đặc điểm của Stargate là ngay cả với cùng một tài sản, APY trên các mạng khác nhau cũng khác nhau do chênh lệch thanh khoản.
-
Bảng điều khiển Stargate Farm, Nguồn: Stargate
Theseus: Đây là kho quỹ tạo lợi nhuận thông qua các tài sản biến động, người gửi tiền nhận được token thanh khoản MOZ-THE-LP.
-
Tài sản người dùng được gửi vào nhóm GM của giao thức GMX – một sàn giao dịch phái sinh phi tập trung, cung cấp thanh khoản cho các nhà giao dịch và nhận phần thưởng. Khi triển khai thanh khoản, sẽ xem xét mức độ biến động và lãi suất của tài sản giao dịch trong từng nhóm GM. Tùy theo tình hình thị trường, có thể tăng tỷ lệ stablecoin và gửi vào Stargate để kiếm thêm lãi.
Bảng điều khiển GM Pool GMX, Nguồn: GMX
-
Perseus: Đây là kho quỹ tích cực tận dụng cơ chế đồng thuận PoL (Proof of Liquidity), cung cấp thanh khoản cho các giao thức trong hệ sinh thái Berachain sắp ra mắt mainnet để nhận thưởng mạng. Đội ngũ Mozaic Finance đang phát triển và chuẩn bị ra mắt chiến lược sử dụng testnet Berachain, thông tin chi tiết sẽ được công bố sau.
Để biết thêm thông tin về Berachain và cơ chế đồng thuận PoL, vui lòng tham khảo bài viết Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Liquidity and Security.
Khác với Fyde Treasury xây dựng quỹ giỏ token, Mozaic Finance là một giao thức tối ưu hóa chiến lược và quy trình cung cấp thanh khoản khi gửi tài sản người dùng vào các giao thức DeFi, đồng thời quản lý rủi ro.
Tính đến tháng 1 năm 2024, hai kho quỹ Hercules và Theseus hoạt động tốt, APY kỳ vọng lần lượt khoảng 11% và 50%. Tuy nhiên, do xảy ra sự cố mất cắp tài sản ở kho quỹ Mozaic Finance, cả hai kho quỹ hiện đã tạm dừng.
APY kỳ vọng của kho quỹ Hercules và Theseus tính đến tháng 1 năm 2024, Nguồn: @Mozaic_Fi
2.2.2. Sự cố mất cắp tài sản và Mozaic 2.0
Mozaic Finance xảy ra sự cố mất cắp tài sản vào ngày 15 tháng 3 năm 2024. Khi đó, đội ngũ đang chuyển đổi sang giải pháp an ninh mới do Hypernative phát triển nhằm nâng cao rủi ro và an ninh trên chuỗi. Trước khi hoàn tất cập nhật an ninh, một lập trình viên nội bộ phát hiện có thể đánh cắp tài sản kho quỹ bằng cách sử dụng khóa riêng của thành viên đội cốt lõi. Người này đã xâm nhập máy tính của thành viên đó để lấy khóa riêng, sau đó dùng khóa này đánh cắp khoảng 2 triệu USD tài sản kho quỹ, rồi chuyển tài sản sang các sàn giao dịch tập trung để thanh lý.
Do sự cố này, đội ngũ Mozaic Finance tạm dừng hoạt động của hai kho quỹ Hercules và Theseus, giá trị token quản trị và phí giao thức $MOZ giảm khoảng 80%. Sau sự cố, đội ngũ Mozaic Finance ngay lập tức công bố minh bạch diễn biến sự việc, hợp tác với các công ty an ninh để truy vết dòng chảy tài sản bị đánh cắp. Đồng thời, họ gửi yêu cầu đóng băng và hoàn trả tài sản đến các sàn giao dịch nơi lập trình viên lưu trữ tài sản bị đánh cắp, nỗ lực khôi phục hoạt động bình thường của giao thức.
May mắn thay, hiện tại quá trình hoàn trả toàn bộ tài sản bị đánh cắp đang được tiến hành. Trong lúc chờ hoàn trả từ các sàn giao dịch tập trung, đội ngũ đang chuẩn bị ra mắt Mozaic 2.0. Phiên bản mới bao gồm các cải tiến sau:
-
Tăng cường an ninh: Kiểm toán mã và tăng cường an ninh thông qua các công ty chuyên về an ninh như Trust Security, Testmachine và Hypernative.
-
Cải tiến mô hình AI: Nâng cấp toàn diện mô hình Archimedes hiện tại, và dựa trên kiến thức chuyên gia để dự đoán, học hỏi các sự kiện đen swan chưa từng xảy ra. Ngoài ra, phát hiện các quyết định bất thường và thiết lập cờ hiệu để xem xét thủ công và cải tiến mô hình.
-
Cải thiện trải nghiệm người dùng: Cải tiến UI/UX của Dapp, đồng thời tăng khả năng truy cập Dapp trong các môi trường chuỗi khác nhau thông qua tích hợp trừu tượng tài khoản (account abstraction) và dịch vụ cầu nối.
Vì vậy, mặc dù Mozaic Finance trải qua một cuộc khủng hoảng mất cắp tài sản nghiêm trọng, họ đang tích cực chuẩn bị ra mắt Mozaic 2.0, cam kết cung cấp dịch vụ quản lý tài sản an toàn và hiệu quả hơn cho người dùng.
3. Thách thức: Khó khăn về tính phi tập trung và khả năng mở rộng của AI
Cho đến nay, qua các ví dụ Fyde Treasury và Mozaic Finance, chúng ta đã hiểu cách các giao thức DeFi thông minh sử dụng AI như một thành phần cốt lõi trong ứng dụng DeFi. Những lợi thế mà AI mang lại cho giao thức DeFi thông minh bao gồm:
-
Xây dựng mô hình giao thức DeFi mới thông qua tính tự trị
-
Tăng hiệu quả vốn bằng cách phân tích và tối ưu hóa cách vận hành tài chính
-
Phân tích và phản ứng rủi ro theo thời gian thực như giao dịch bất thường
Hiện tại, việc tích hợp blockchain với AI chủ yếu tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng blockchain để khắc phục những hạn chế của AI. Tuy nhiên, xét theo những lợi thế trên, dự kiến sẽ có nhiều nỗ lực hơn nữa để đưa AI vào các giao thức DeFi. Tất nhiên, trong quá trình kết hợp hai lĩnh vực này, cũng tồn tại những thách thức cần giải quyết.
AI cần một môi trường có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng, nhưng cơ sở hạ tầng blockchain hiện tại vẫn chưa đạt tốc độ xử lý dữ liệu như vậy. Ví dụ, mô hình ChatGPT-3 ước tính cần xử lý hàng ngàn tỷ dữ liệu mỗi giây để trả lời câu hỏi, nhanh hơn khoảng mười triệu lần so với TPS tối đa (giao dịch mỗi giây) của Solana là 65.000.
Hơn nữa, ngay cả khi cơ sở hạ tầng blockchain phát triển đến mức hỗ trợ tính toán AI, tính minh bạch của blockchain công cộng vẫn có thể làm lộ dữ liệu huấn luyện và trọng số quyết định của mô hình AI ra công chúng. Điều này có nghĩa là các giao dịch do AI tạo ra có thể trở nên dễ đoán, dẫn đến nguy cơ bị tấn công từ bên ngoài.
Vì vậy, các giao thức DeFi muốn sử dụng AI như Fyde Treasury và Mozaic Finance hiện chọn chạy AI trên máy chủ tập trung, và tương tác với blockchain dựa trên kết quả đó.
Tuy nhiên, phương pháp này buộc người dùng khi gửi tài sản vào giao thức phải tin tưởng vào sự trung thực của đội ngũ quản lý AI. Tình trạng này làm suy yếu nguyên tắc cốt lõi của DeFi – loại bỏ nhu cầu về bên thứ ba đáng tin cậy thông qua hợp đồng thông minh để cung cấp môi trường giao dịch phi tín nhiệm (trustless).
Khi áp dụng AI vào blockchain, vấn đề tính phi tập trung và khả năng mở rộng được xem là thách thức mà các ứng dụng DeFi phải giải quyết trong quá trình sử dụng AI. Và công nghệ zkML (machine learning bằng chứng không kiến thức) đang được chú ý như một giải pháp tiềm năng.
3.1. zkML (Machine Learning bằng chứng không kiến thức)
zkML là công nghệ kết hợp giữa bằng chứng không kiến thức (ZKP) và học máy (ML). Bằng chứng không kiến thức là một phương pháp mã hóa cho phép xác minh tính xác thực của dữ liệu mà không tiết lộ dữ liệu đó, từ đó đảm bảo quyền riêng tư và xác minh tính toàn vẹn dữ liệu. zkML tận dụng các đặc tính này của ZKP, áp dụng vào lĩnh vực học máy, cho phép xác minh tính đúng đắn của đầu ra mô hình mà không tiết lộ đầu vào, tham số và cơ chế nội bộ của mô hình AI.
Hơn nữa, bằng cách thiết kế hợp đồng thông minh của giao thức DeFi để xác minh bằng chứng không kiến thức, chỉ khi mô hình AI chạy trung thực như mong đợi và không bị can thiệp bên ngoài thì mới tạo giao dịch trên chuỗi, từ đó có thể tích hợp AI vào giao thức DeFi một cách an toàn.
Ví dụ, Mozaic Finance trước đây đã lên kế hoạch đưa công nghệ bằng chứng không kiến thức vào giao thức của mình trong tương lai. Họ ghi rõ trong tài liệu rằng công nghệ này sẽ tăng cường khả năng xác minh trung thực quyết định của Archimedes và quản lý kho quỹ theo thời gian thực.
Tuy nhiên, công nghệ bằng chứng không kiến thức vẫn còn non trẻ, cần nhiều thảo luận và phát triển hơn nữa để ứng dụng thực tiễn. Đặc biệt, với các mô hình AI phức tạp, việc tạo bằng chứng không kiến thức tuy hiệu quả hơn so với việc thực thi trực tiếp mô hình AI trên blockchain, nhưng vẫn đòi hỏi năng lực tính toán và không gian lưu trữ vượt quá khả năng hiện tại của cơ sở hạ tầng blockchain. Do đó, để zkML thực sự hữu ích, cần phải có tiến bộ kỹ thuật và tối ưu hóa thêm trong cả lĩnh vực bằng chứng không kiến thức và cơ sở hạ tầng blockchain.
4. Kinh tế dựa trên tác nhân AI và xác thực danh tính
Tôi dự đoán rằng khi công nghệ blockchain và AI tiếp tục phát triển, chúng sẽ dần vượt qua các thách thức cần thiết để kết hợp. Trên cơ sở này, tôi tin rằng trong tương lai gần, hầu hết các giao thức DeFi sẽ tích hợp AI vào cơ chế vận hành của mình.
Bên cạnh đó, cùng với sự xuất hiện và trưởng thành của các nền tảng triển khai và giao dịch tác nhân AI như SingularityNET và Autonolas, không chỉ các giao thức mà cả người dùng cá nhân cũng có được môi trường dễ dàng sử dụng tác nhân AI. Nói cách khác, mỗi người tham gia hệ sinh thái blockchain đều có thể xây dựng và sử dụng các giao thức DeFi thông minh được tối ưu hóa cho cá nhân mình.
Ví dụ, các tác nhân AI của Autonolas trên nền tảng thị trường dự đoán Omen của mạng Gnosis Omen, thông qua việc phân tích dữ liệu trên và ngoài chuỗi để đặt cược, số lượng và hoạt động của chúng đang tăng dần. Trong vòng một năm kể từ tháng 7 năm 2023, các tác nhân này đã tạo ra hơn một triệu giao dịch.
Dự kiến trong tương lai, số lượng các tác nhân AI cá nhân có khả năng quản lý vốn hiệu quả suốt ngày đêm sẽ tăng lên, tích cực tham gia vào hệ sinh thái blockchain. Điều này sẽ thúc đẩy việc tận dụng thanh khoản nhàn rỗi và vận hành vốn hiệu quả hơn, từ đó nâng cao đáng kể tính thanh khoản tổng thể của hệ sinh thái. Cuối cùng, các giao dịch giữa các tác nhân AI có thể trở thành hoạt động chính của hệ sinh thái, hình thành một hệ sinh thái kinh tế mới dựa trên tác nhân.
Hơn nữa, khi các mô hình tác nhân AI cá nhân ngày càng thông minh hơn, chúng có thể mở rộng phạm vi hoạt động sang các lĩnh vực vốn dành riêng cho "con người". Bao gồm quản lý tài sản trên chuỗi tùy chỉnh theo sở thích cá nhân, nắm bắt và tham gia các cơ hội airdrop, cũng như tham gia các hoạt động quản trị.
Vì vậy, khi các tác nhân AI ngày càng mô phỏng hành vi con người một cách chính xác hơn, trong tương lai sẽ càng khó phân biệt giữa người dùng "thật" và tác nhân AI. Vì vậy, cơ chế xác thực danh tính (proof of identity) – nhằm chứng minh danh tính và tính duy nhất của người dùng – dự kiến sẽ ngày càng quan trọng, đặc biệt trong các giao thức coi trọng giá trị và quyền đại diện của con người.
4.1. Xác thực danh tính
Xác thực danh tính là cơ chế kết hợp đặc điểm riêng biệt của con người với tài khoản cá nhân trên mạng để xác minh danh tính và tính duy nhất. Các phương pháp đang được thảo luận và phát triển hiện nay chủ yếu chia thành hai loại chính:
-
Phương pháp dựa trên xác thực vật lý: Sử dụng thiết bị phần cứng để thu thập thông tin sinh trắc học độc đáo như nhận dạng khuôn mặt, dấu vân tay, quét mống mắt, v.v.
-
Phương pháp dựa trên phân tích hành vi: Phân tích sơ đồ mạng xã hội, uy tín và mẫu hoạt động trên mạng của người dùng để đánh giá tính xác thực và tính duy nhất của tài khoản. Phương pháp này dựa vào hoạt động mạng và tương tác với các tài khoản khác của tài khoản cụ thể.
Phương pháp xác thực danh tính dựa trên phân tích hành vi có thể bảo vệ quyền riêng tư người dùng tốt hơn và không cần thiết bị phần cứng đặc biệt. Tuy nhiên, để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của việc xác minh, phương pháp này cần lượng lớn dữ liệu mạng. Khi độ phức tạp của tác nhân AI tăng lên, khả năng nhận diện có thể giảm, do đó dự kiến phương pháp xác thực dựa trên xác thực vật lý sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong tương lai.
Một giao thức tiêu biểu sử dụng xác thực vật lý để xác minh danh tính là Worldcoin. Dự án này do Sam Altman – đồng sáng lập OpenAI và người tạo ra ChatGPT – cùng sáng lập. Worldcoin nhằm mục đích phân bổ một ID kỹ thuật số duy nhất cho mọi người trên toàn cầu thông qua xác minh danh tính, và phân phối token $WLD cho những người sở hữu ID này. Hành động này nhằm nghiên cứu và khám phá khả năng thực hiện thu nhập cơ bản phổ quát để đối phó với vấn đề thất nghiệp trong tương lai do sự phát triển của AI.
4.1.1. Worldcoin
Worldcoin là một dự án xác minh danh tính dựa trên xác thực vật lý, sử dụng thiết bị phần cứng đặc biệt tên là Orb để nhận dạng mống mắt con người. Sau khi hoàn tất quét mống mắt, mạng Worldcoin sẽ cấp một World ID cho mống mắt đó và tạo một khóa riêng trên thiết bị cá nhân người dùng để truy cập World ID này.
Orb của Worldcoin, Nguồn: Sách trắng Worldcoin
Hiện tại, mạng Worldcoin chỉ lưu trữ giá trị băm của dữ liệu mống mắt đã quét, nhằm ngăn việc tái tạo hoặc nhận diện mống mắt người dùng. Khi cần xác thực World ID, thiết bị người dùng sẽ tạo một bằng chứng không kiến thức và gửi lên mạng, từ đó bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu hoạt động trên chuỗi của người dùng. Tuy nhiên, do hệ thống chỉ thực hiện quét mống mắt khi cấp World ID, vẫn tồn tại một số thách thức như việc chuyển nhượng World ID thông qua giao dịch thiết bị lưu khóa riêng, hoặc tác nhân AI lấy được khóa riêng. Để đối phó, Worldcoin đang thảo luận về việc giới thiệu hệ thống xác thực sinh trắc học khi sử dụng World ID, đồng thời phát triển thuật toán phát hiện AI dựa trên phân tích hành vi.
5. Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã tìm hiểu về các giao thức dịch vụ mới nổi khi AI được tích hợp vào hệ sinh thái blockchain, những thách thức mà chúng phải đối mặt, cũng như tương lai của hệ sinh thái blockchain dựa trên tác nhân AI.
Trong tương lai, công nghệ AI và blockchain sẽ tiếp tục phát triển và hòa quyện lẫn nhau, bổ sung cho những điểm yếu của nhau. Thông qua sự kết hợp này, dự kiến sẽ mang lại cho cá nhân một môi trường thuận tiện hơn để dễ dàng tiếp cận và sử dụng công nghệ AI và blockchain.
Đặc biệt trong hệ sinh thái kinh tế trên chuỗi tương lai xoay quanh tác nhân AI, con người sẽ không cần kiến thức tài chính sâu rộng để dễ dàng sử dụng và cung cấp các dịch vụ tài chính. Điều này sẽ góp phần nâng cao đáng kể tính thanh khoản của hệ sinh thái trên chuỗi và mở rộng khả năng tiếp cận trong ngành tài chính.
Hơn nữa, AI và blockchain không chỉ ảnh hưởng lẫn nhau mà còn có tiềm năng trở thành cơ sở hạ tầng cho các ngành nghề. Vì vậy, sự phát triển của hai công nghệ này sẽ tạo ra tác động sâu rộng đến toàn xã hội loài người, chứ không chỉ giới hạn trong một ngành đơn lẻ.
Tuy nhiên, các quy định liên quan đến AI như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và trách nhiệm AI, cũng như các quy định về blockchain như tính chất chứng khoán của token, sẽ ảnh hưởng lớn đến định hướng phát triển và cấu trúc ngành trong tương lai. Vì vậy, chúng ta cần theo dõi sát sao các quy định sắp tới về ngành AI và blockchain.
Chúng tôi hy vọng rằng, sự phát triển của các công nghệ này sẽ tạo ra một môi trường tốt đẹp hơn cho con người, và giúp giải quyết nhiều vấn đề trong xã hội.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@DeSpreadTeam
